10 GB 显存的最佳大模型
选择你的显存大小。我们按任务为推荐量化下能放得下的所有收录模型排名,并展示升一档能解锁什么。
作者: Jakub Rusinowski · 最后更新:
显存档位10 GB例如 Intel Arc B570, RTX 3080 (10GB), GTX 1080 Ti
10 GB 下各任务的最佳模型
评分为 0–100 的任务质量分;速度按 Intel Arc B570 估算。
编程完整排名 →
1Qwen 3 14BQ4_K_M · 8.9 GB932Granite 3.0 8B InstructQ4_K_M · 4.8 GB923DeepSeek R1 Distill Qwen 14BQ4_K_M · 8.5 GB90推理完整排名 →
1Qwen 3 14BQ4_K_M · 8.9 GB942DeepSeek R1 Distill Qwen 14BQ4_K_M · 8.5 GB943Phi-4 (14B)Q4_K_M · 8.5 GB94放得下的最强模型
按逻辑与编程排名的前 15 个
| 模型 | 显存 · 标记 = 10 GB | 显存 | 在 Intel Arc B570 上的速度(估算) | 评分 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen 2.5 14B Instruct Qwen 2.5 Family · Q4_K_M | 8.5 GB | — | 95 | |
| Qwen 3 14B Qwen 3 · Q4_K_M | 8.9 GB | — | 94 | |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 14B DeepSeek R1 · Q4_K_M | 8.5 GB | ~23 tok/s | 92 | |
| Phi-4 (14B) Phi-4 Family · Q4_K_M | 8.5 GB | — | 92 | |
| Granite 3.0 8B Instruct Granite 3.0 · Q4_K_M | 4.8 GB | ~36 tok/s | 90 | |
| Ternary Bonsai 27B Bonsai 27B · Ternary (1.58-bit, ~1.71 bpw) | 5.8 GB | ~30 tok/s | 90 | |
| Qwen 2.5 7B Instruct Qwen 2.5 Family · Q4_K_M | 4.6 GB | ~40 tok/s | 89 | |
| Qwen 3 8B Qwen 3 · Q4_K_M | 5 GB | ~35 tok/s | 89 | |
| DeepSeek R1 Distill Llama 8B DeepSeek R1 · Q4_K_M | 4.8 GB | ~36 tok/s | 89 | |
| Mistral NeMo 12B Mistral Family · Q4_K_M | 7.2 GB | ~26 tok/s | 88 | |
| Gemma 3 12B Instruct Gemma 3 · Q4_K_M | 7.2 GB | ~26 tok/s | 87 | |
| InternLM 3 8B Instruct InternLM 3 · Q4_K_M | 5.3 GB | ~35 tok/s | 86 | |
| Qwen 3.5 9B Qwen 3.5 · Q4_K_M | 5.4 GB | ~35 tok/s | 86 | |
| 1-bit Bonsai 27B Bonsai 27B · 1-bit (binary, ~1.125 bpw) | 3.8 GB | ~41 tok/s | 86 | |
| Yi 1.5 9B Chat Yi 1.5 Family · Q4_K_M | 5.3 GB | ~34 tok/s | 85 |
FAQ
What LLMs run well with 10 GB VRAM?
Qwen 2.5 Family, Qwen 3, DeepSeek R1, Phi-4 Family, Granite 3.0 all fit in 10 GB VRAM.
Which GPUs have 10 GB VRAM?
Intel Arc B570, NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB), NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti, NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti.
各档位一览
| 显存 | 可放下 | 综合最佳 | 能放下的最大模型 |
|---|---|---|---|
| 4 GB | 39 | Shieldstral 1.0 3B | Gemma 3 4B Instruct · 2.4 GB |
| 6 GB | 67 | Granite 3.0 8B Instruct | Qwen 2.5 VL 7B Instruct · 5 GB |
| 8 GB | 88 | Granite 3.0 8B Instruct | Falcon 3 10B Instruct · 6.2 GB |
| 10 GB | 101 | Qwen 2.5 14B Instruct | Qwen 3 14B · 8.9 GB |
| 12 GB | 103 | Qwen 2.5 14B Instruct | StarCoder 2 15B · 9.4 GB |
| 16 GB | 113 | Qwen 2.5 14B Instruct | Mistral Small 3 (24B) · 14.5 GB |
| 20 GB | 131 | Qwen 2.5 14B Instruct | Gemma 4 31B · 18.7 GB |
| 24 GB | 156 | Qwen 2.5 Coder 32B | Qwen 3.6 35B-A3B · 21.1 GB |
| 32 GB | 157 | Qwen 2.5 Coder 32B | Qwen 3.6 35B-A3B · 21.1 GB |
| 48 GB | 163 | Qwen 2.5 72B Instruct | Qwen 2.5 VL 72B Instruct · 44.3 GB |
| 64 GB | 168 | Qwen 2.5 72B Instruct | Qwen3-Coder-Next (80B-A3B MoE) · 48.3 GB |
| 80 GB | 178 | Qwen 2.5 72B Instruct | Qwen 3.5 122B-A10B · 73.7 GB |
购买此硬件 Intel Arc B570 10GB — 10 GB VRAM · 150 W board power立即云端部署 RunPod 上的 RTX 4090 — 低至 $0.34/小时 · 价格核实于 2026-07
或在 Vast.ai 比较,低至 $0.35/小时 (typical low · varies)
作为亚马逊联盟成员,我们从符合条件的购买中获得收入。云 GPU 链接为推荐链接——我们可能获得佣金,您无需额外付费。
Can-I-Run Pages Near 10 GB
- DeepSeek R1 on NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB)
- DeepSeek R1 on Intel Arc B570
- Llama 3.3 on NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB)
- Llama 3.3 on Intel Arc B570
- Llama 3.1 Family on NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB)
- Llama 3.1 Family on Intel Arc B570
- Command R Family on NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB)
- Command R Family on Intel Arc B570